尽管ESG最先作为投资理念被提出，增强资实中国但如何将ESG融入投资策略，评G评如何衡量ESG因素在投资中产生的投解码级价值，很多机构的操中ESG评级依然很难回应这一问题。
嘉实基金作为国内最早成立的用丨基金管理公司之一，早在2018年3月就正式成为联合国负责任投资原则的增强资实中国网易顶帖源码签署方，并系统性开展ESG评价体系研究，评G评以深度研究驱动ESG投研框架本土化落地。投解码级
在此次访谈中，操中嘉实基金ESG研究部负责人韩晓燕表示，用丨嘉实基金ESG评级最核心的增强资实中国目的是解决ESG评级与投资相关性的问题，也就是评G评说让ESG评级能够在投资策略中真正落地。“就我们目前的投解码级实践来看，将嘉实ESG评分纳入投资策略，操中能在中长期改善组合风险收益特征。用丨”
韩晓燕相信，随着政策的深入和各方意识的提升，ESG与投资绩效之间的相关性会更强，未来市场会形成更强的ESG定价机制。
南方周末：嘉实基金2018年开始做ESG评级的背景是什么？在此之前，嘉实基金是否有ESG相关的投资策略和产品？
韩晓燕：嘉实早在2015年就发行了环保低碳主题公募基金，嘉实旗下子公司嘉实资本也发行了绿色资产证券化产品。
2018年是嘉实基金可持续投资的一个重要节点，管理层经过此前一年多的内部研讨，决定正式签署联合国责任投资原则，并专门组建了ESG专职团队，散户macd指标源码开始自上而下的、系统性推动整个公司层面ESG投研体系的建设。
南方周末：为什么没有采用市场上已有的ESG评级数据，而是选择自己研发？
韩晓燕：这样做的原因，总结起来有两方面：
第一，当时海外市场已经有一些认可度比较高的ESG评价体系，但经过我们的评估发现，一方面海外评级体系对A股上市公司的覆盖数量不够，更重要的是其评价方法，包括议题和指标的选择、权重和评分标准的设定等，对A股市场的适用度不是很高。
第二，当时我们也关注到一些本土ESG评级机构开始涌现，但这些机构的禀赋主要在专家意见、学术积累以及企业社会责任咨询服务，对投资端的需求和应用场景了解不够深入，他们的评价体系主要基于企业社会责任理念来构建，跟投资所关注的财务实质性议题有较大差异。早在几年前，我们就测试过一些本土的ESG评级数据，发现在样本覆盖度、评级时效性、一致性和投资有效性等方面都还存在明显不足，评价方法的无锡建站模板源码可解释性和透明度也有待改进。当然，近几年我们一直与外部评级机构保持沟通和交流，也看到这些机构在不断优化评级方法论和数据质量，我们也会学习和汲取各家优势。
出于对ESG数据质量和可用性的考量，我们认为还是需要开发一套自己的体系，能够完全从买方视角把ESG因素中的财务重要性议题识别出来。
嘉实也具备了自己研发的基础。首先，ESG研究团队聚集了来自国内外知名ESG评级、数据商、资管公司的专家，并能与嘉实超300人的投研团队密切合作，将ESG与基本面研究、估值、策略相结合。另外，就是借助金融科技，特别是人工智能、自然语言处理等技术实现本土海量ESG数据的高效、高频收集、处理与分析。在公司整体数字化战略下，我们非常重视大数据、AI技术在ESG投研中的ads源码汇编指令应用，这是我们认为可以解决ESG基础数据薄弱问题的关键。
南方周末：嘉实ESG基础数据来自哪些渠道？
韩晓燕：我们ESG基础数据的来源包括企业自主披露、监管、媒体、行业协会等，且企业自主披露来源占比较低。
数据是最核心的输入变量，底层数据质量不高，会对评级造成显著影响。ESG报告（含社会责任报告）是企业自主披露ESG信息的主要载体，但是目前A股市场单独发布ESG报告的企业数量占比仅约为三分之一，与海外发达市场相比，国内A股市场ESG报告披露率还不高。从应用视角看，ESG报告质量参差不齐，披露指标的客观性、一致性和可比性还存在问题，这也会对评级造成障碍。
嘉实的做法是在企业自主披露之外，尽可能扩充数据来源，监管披露就是一个重要渠道。我们发现监管机构有很多高频的信息，比如市场管理部门的产品召回信息、证监会的信披违规处罚信息、环保部门的反弹信号指标源码排污数据公示信息、金融管理部门的合规处罚信息等，这些监管信息中涵盖了很多数据点，它们往往比企业自主披露更加及时和全面，并且比ESG管理制度这些信息更能体现企业的管理水平和绩效。
但监管披露通常是以另类数据的方式展示，采集和处理这些信息需要依靠繁复的数据处理技术和算法逻辑。嘉实的数据科技团队解决了这些问题，使得我们能够实现ESG数据的自动化获取。
南方周末：如何确保评级数据的质量和客观性？有没有人工干预？
韩晓燕：数据质量首先与评价体系的方法论有直接关系，基础数据会经过严格的清洗和标准化算法，形成一致、可比的输入变量。我们建立的是量化评分体系，底层的指标都是量化指标，最大限度避免主观评价可能存在的干扰。评分算法和逻辑也是代码自动执行，避免人工干预。
南方周末：以治理维度举例，嘉实采用了哪些量化指标？
韩晓燕：治理维度的数据结构化程度其实更高，比如股权集中度、股权质押比例、独立董事占比，这些都是常规指标。还有审计意见是否无保留、高管是否有股权激励、重大负面事件涉及的管理层级别等，这些都可以做量化处理。
其次通过质检流程提高数据质量。自动获取的量化数据，基于评价模型的算法、权重一层一层加总之后，可以跑完自动化评分。自动评分出来后，就进入核验流程，先用一些自动化数据核验的算法，检查是否存在异常值、极值、异常波动等明显问题。如果有异常值，就会进行人工分析，对异常值进行归因。但不会对已经生成的评分进行手动更改。
南方周末：定量数据也不一定完全反映企业的真实情况。
韩晓燕：是的。自主披露数据可能经过了一定的粉饰，或者它本身的披露口径一致性就不高，自然会影响ESG评分结果，所以在量化分析基础上很有必要加入定性分析。
嘉实的ESG评分目前用于内部投研，自动化评分系统相当于我们开展投资时对市场的初步筛选，是对行业整体情况、变动趋势、对标和方位感的判断。具体到投资标的时，研究员会结合自动化评分结果和定性信息进行综合评估。这些定性的、深度的分析主要针对重点标的、行业龙头和ESG投资重要性高的标的。
嘉实ESG评分体系涉及的人工也就是专家部分，主要体现在评分模型的搭建和优化上，比如指标和算法是否调整，这些每年都会系统性地回顾和优化。
南方周末：调整和优化的依据是什么？
韩晓燕：我们会紧跟政策的变化，判断是否有新的ESG重点议题和指标，相应进行指标的调整和优化，比如2月份北京、上海、深圳三个交易所出台了可持续发展信息披露指引意见征求稿，我们会评估是否将其中提到的新指标纳入我们的评价体系。我们也会跟踪行业相关标准的进展，判断是否需要对指标评分逻辑、对标基准进行调整，以反映行业水平和最新标准，权重也可能需要相应的调整。
南方周末：你认为嘉实的ESG评分体系主要解决了ESG生态中的什么问题？
韩晓燕：我们最核心的目的是希望解决ESG评级与投资相关性的问题，也就是说让ESG评级能够在投资策略中真正落地。
ESG理念起源于投资领域，但是如何将ESG融入投资策略，如何衡量ESG因素在投资上产生的价值，很多机构的ESG评级很难回应这个问题。嘉实的ESG量化评分体系和七年多的数据积累，保证了评价的客观性和一致性，在回答ESG因子与投资关系的问题时可以做系统性的归因。在构建策略时，我们做指数增强或者ESG主题优选和剔除，直接用“白盒化”透明的方式体现它对投资策略的影响。
南方周末：ESG因子的有效性是否在嘉实的投资中得到了验证？
韩晓燕：如果回答不了这个问题，做ESG评价是没有意义的，尤其对投资机构来说。就我们目前的实践看，多维度的因子分析证明，将嘉实ESG评分纳入标的筛选和投资策略中能在中长期改善组合风险收益特征。
2019年，中证嘉实沪深300ESG领先指数发布，该指数应用嘉实ESG评价体系进行筛选和编制，在2016-2023年间跑赢沪深300基准。2021年，嘉实和万得合作推出10条可持续ESG及碳中和主题指数，这些指数自发布以来运行良好，展现出A股市场上ESG因子的超额收益能力。
嘉实现在将ESG评分系统嵌入了整个投研流程。投前，我们会基于ESG评分结果进行投资池的底部筛选，入池之后会基于ESG的细分指标做主题池的划分，例如气候变化、共同富裕相关的标的。投中主要做ESG组合的定期分析，跟它的基准做ESG绩效对标，有些ESG组合有设定ESG评级筛选标准、负面清单机制，我们会对组合进行ESG风险提示。另外就是投后的尽责管理，我们和上市公司做一对一沟通时，ESG评级是个很好的抓手，能够基于评分和指标对标分析给上市公司提供具体的改进建议。
南方周末：嘉实的ESG评分体系是否还有改进的空间？
韩晓燕：肯定还有很多需要优化的地方，比如对低碳转型、生物多样性这些前沿议题形成更加科学和可量化的评价指标。我们看到在这些前沿议题上，企业的自主披露大多还是以定性描述为主，作为投资机构，如何有效、准确评估企业在这些领域的绩效，特别是通过开发指标来刻画和评估这些议题与企业财务的相关性，还是比较难的。像大家最为关注的气候风险问题，气候变化相关的物理风险和转型风险，对底层资产价值还有投资组合的收益和风险如何影响，它的传导效应有多大，我们也觉得还没有一个很好的方式来评估。
我们现在一方面不断学习先进的案例、工具、方法论，另一方面还得多跟上市公司产业端进行交流，确认信息的来源和数据质量，逐步尝试在投资端做测量和落地。
南方周末：对ESG评级市场的良性发展有什么建议？
韩晓燕：与两三年前相比，现在ESG评级市场更加百花齐放。立足买方机构的需求，我认为ESG评级市场目前最需要评价机构提高评价体系的透明度。ESG评价体系不透明、评价指标和评价结果的可解释性不强，是投资应用的核心障碍。